SMH 是你在2026年需要的半導體投資標的嗎？數據告訴你真相

人工智慧基礎建設熱潮並未放緩——反而在加速。如果你在想這個循環中真正的資金流向何處，就跟著晶片走。VanEck 半導體 ETF (SMH) 已成為投資者尋求直接接觸推動人工智慧的整個半導體生態系的焦點。

從未存在的晶片短缺——只是供應追趕而已

事情是這樣的：像 Meta、Google 等超大規模運算商不只是為了娛樂而建設資料中心。根據高盛的預測，到 2026 年，全球與 AI 相關的資料中心資本支出將達到 $527 十億美元。這不是打字錯誤。這些十億美元直接流向半導體公司——晶片設計商、製造商、晶圓代工廠、設備製造商和記憶體供應商。而猜猜哪個 ETF 集中這些公司？SMH 就是，它持有 Nvidia、台灣積體電路製造 (TSMC)、博通、美光科技和超微半導體等巨頭，這五大持股佔基金資產近 50%。

SMH 投資組合：集中度是特色，不是缺陷

你可能會想：這麼高的集中度不是很危險嗎？其實不是。SMH 的前 10 大持股——還包括 ASML、Lam Research、KLA、德州儀器和高通——佔總資產的超過 73%。但這並不是隨意押注於隨機的半導體公司。這些是主導 AI 基礎建設的關鍵推手。你不是在依賴某一家公司成功；你是在押注整個 AI 經濟所依賴的價值鏈。

成績比炒作更有說服力

去年，SMH 的回報約為 49%——遠超標普 500 的 16.4%。但真正的故事是：過去十年，SMH 的年化回報約為 30.9%，而標普 500 為 12.9%。這個 ETF 曾經歷過半導體周期的考驗。它不僅僅是在追隨當前的 AI 熱潮，而是建立了長達十年的超越表現的紀錄。

2026 年不同：推論轉折點

大家都在談論訓練 AI 模型。運行大型語言模型（LLM）訓練的 GPU 成為頭條新聞。但 2026 年才是真正需求曲線轉變的時候。推論——實際在生產環境中運行那些訓練好的模型——正迅速爆炸。德勤預測，到 2026 年，推論將佔據 AI 計算需求的三分之二，而在 2023 年，僅佔三分之一。

這對 SMH 有何意義：訓練是一個一次性成本，前置且偶發。推論則是持續的、可擴展的，並隨著採用而成長。對 GPU、記憶體、網路設備和節能硬體的需求變得結構性且持久。這正是 SMH 直接捕捉到的半導體尾端。

估值如何？

以約 33 倍 trailing-12-month 盈利來看，SMH 的估值與大型科技股相當。它並不便宜，但也不是異類。對於不想挑選個別半導體股票、又需要純粹 AI 硬體曝光的投資者來說，SMH 提供了一個合理的入場點，避免了單一股票的風險。

真正的問題不是是否應該買 SMH——而是你是否負擔得起不買

隨著 $527 十億美元 流入 2026 年的 AI 資料中心資本支出，且這些支出集中在 SMH 持有的半導體龍頭公司，這個 ETF 已經在結構上調整了激勵。推論熱潮才剛剛開始。到 2026 年，真正的問題不在於什麼會推動半導體的回報，而在於你是否已經擁有相關的曝險。